AIを用いた外傷性出血部位自動検出システムの開発

2021 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 19K20661
• 研究機関: 富山大学
• 研究代表者: 吉村 裕一郎 富山大学, 学術研究部医学系, 特命助教 (90826471)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 医工学

研究実績の概要

本研究は，救急医療現場における診断支援のため，CT画像より『外傷性出血部位』を，画像診断技術による自動検出するシステムを作製することである．
昨年度までに，深層学習や画像処理技術を応用した出血部位の自動検出手法について検討を進めてきた．これまでに，完全自動化に至るまでの道筋において必要な，医師による読影支援ツールの開発，アノテーションデータ作製支援ツールの開発について，同じグループによる他のプロジェクトと関連してではあるが，アプリケーションの開発が進んでいる．また学術的には，深層学習をメインとした手法と，古典的画像処理手法をメインとした，2種類の異なる手法について検討が進んでおり，いずれの手法についても，提案アルゴリズムによって生じていた過検出を抑制する方法の検討を進めてきた．
本年度は，昨年度下期に研究代表者が異動したことにより，プロジェクトとして収集した研究データを活用した進捗を出すことが難しくなったため，研究の総括とまとめを行った．

研究成果

• [雑誌論文] An Automatic Detection Approach of Traumatic Bleeding Based on 3D CNN Networks (2021)
  • 著者名/発表者名: Lei Yang, Tingxiao Yang, Hiroki Kimura, Yuichiro Yoshimura, Kumiko Arai, Taka-aki Nakada, Huiqin Jiang, Toshiya Nakaguchi
  • 雑誌名: IEICE Trans. on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences 巻: E104-A ページ: 887-896
  • DOI: 10.1587/transfun.2020IMP0014
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著